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J-GLOBAL ID：202002232629179079   整理番号：20A1999296

個別化医療における薬物反応予測のためのマトリックス完成法【JST・京大機械翻訳】

A matrix completion method for drug response prediction in personalized medicine

著者 (2件)： Nguyen Giang T. T. (Network Information Center, Hanoi University of Science and Technology, Hai Ba Trung, Hanoi, Vietnam) ,  Le Duc-Hau (School of Computer Science and Engineering, Thuyloi University, Dong Da, Hanoi, Vietnam)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SoICT 2018  ページ： 410-415  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個別化医療の重要な目標の一つは,それらの分子特徴に基づく患者への正しい治療を提供することである。いくつかの大きなプロジェクトが打ち上げられ,ヒトの細胞株に対する大量のオミクスと薬物応答データを生成した。これらのプロジェクトは,ヒトに関する臨床試験を採用する前に,細胞株に対する薬物応答の試験に非常に有用である。しかし,一連の薬剤と細胞株はまだ試験されていない。したがって,多くの計算法は,処理効率を最大にするためのそのような応答を予測し,副作用を最小限に抑えることを試みる。これらの方法は,既知の薬物-細胞株応答だけでなく,薬物と細胞株間の類似性も使用する。それにもかかわらず,細胞-線類似性を計算するために用いられる細胞株に対する-オミクスデータは,通常,不均一結果をもたらすプラットフォーム間で異なる。したがって,本研究では,未試験細胞株に対する薬物応答を予測するための既知の薬物-細胞株応答情報のみを用いたマトリックス完了技術に基づく薬物応答予測法(MCDRP)を提案した。方法は,同時に1つだけでなくすべての薬剤に対して,応答も刺激する。他の方法と比較して,著者らの方法がIC_50応答測定に対してより良い性能を達成することを見出した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  ヒト ,  副作用 ,  臨床試験 ,  類似性 ,  *個別化医療
準シソーラス用語： 細胞株 ,  薬物反応 ,  オミックス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 個別化医療 ,  薬物-細胞系応答 ,  薬物反応 ,  行列完成

分類 (1件)： 抗腫よう薬の基礎研究  (GW16010A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 個別化医療 ,  薬物反応 ,  予測 ,  マトリックス